北工大苗揚團隊介紹AI助力科研：科研探索周期甚至可從“月級”縮短至“天級”|焦點滾動

來源：紅星資本局時間：2026-06-04 20:11:08

(相關資料圖)

紅星資本局6月4日消息，6月3日，百度伐謀舉行“謀定行”探訪活動，首站走進北京工業大學苗揚副教授團隊。苗揚團隊介紹了多個應用百度伐謀的科研案例，百度伐謀對團隊的科研效率有著明顯的提升，可以讓科研探索周期從“月級”縮短至“天級”。

去年11月，百度世界2025大會上，百度創始人李彥宏發布可商用自我演化超級智能體——百度伐謀。它主要面向產業研發和生產中的復雜優化問題，提供問題建模、算法搜索、模型優化、性能優化等服務。

紅星資本局了解到，如今百度伐謀已經在物流、零售、金融、汽車仿真等產業場景中展開實踐。

“AI正在改變科研范式”

除了效率和準確率上的提升，AI的介入還可以改變科研選優方式，讓設備研發更接近工程落地。

中國空間站將在軌運營10年以上，艙內空氣質量直接關系航天員生命安全。傳統氣相色譜儀體積重量大，在軌更換和補給都會帶來成本壓力。苗揚團隊希望通過微型氣相色譜柱，讓空氣監測設備變得更小、更輕、更高效。

苗揚告訴紅星資本局，要把設備做小，核心難點落在色譜柱結構上。過去，研究人員往往依靠經驗設計幾個方案，再放入仿真軟件測試，效果不好就重來。苗揚解釋，這種方式時間長、成本高，而且很難判斷是不是全局最優。“它只是這幾個人里面最好的，但不一定是全中國最好的。”

引入伐謀后，團隊把柱內結構的形狀、排布、間距等變量交給系統搜索，再用仿真結果作為評價依據。最終結果顯示，伐謀在72小時內生成的新方案，在保持低壓降的同時，歸一化誤差降低8.17%，體積縮小40%，分離效率提升3倍。新構型讓氣體分子的運動路徑更加統一，流場均勻性增強，有助于提升分離效率。

苗揚認為，AI正在改變科研范式，讓小型化、高精度的空間站空氣監測設備研發更接近工程落地。過去科研人員需要大量依賴經驗和人工試錯，現在機械、化工、能源等非計算機專業的研究者，也能更快借助AI參與復雜優化問題。

除科研探索外，伐謀在零售、制造、能源、物流、金融等多個場景中實現了產業落地。例如在港口集裝箱調配中，伐謀曾幫助提升約10%的運轉效率；在零售門店貨架排布中，則可將原本約一個月的排布周期縮短到以周為單位。

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